蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用讲解
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》范文
《蚁群算法的研究及其在路径寻优中的应用》篇一蚁群算法研究及其在路径寻优中的应用一、引言蚁群算法是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中所展现出的群体智能和寻优能力。
该算法自提出以来，在诸多领域得到了广泛的应用，尤其在路径寻优问题上表现出色。
本文将首先介绍蚁群算法的基本原理，然后探讨其在路径寻优中的应用，并分析其优势与挑战。
二、蚁群算法的基本原理蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素并相互交流的行为，实现寻优过程。
其主要特点包括：1. 分布式计算：蚁群算法采用分布式计算方式，使得算法具有较强的鲁棒性和适应性。
2. 正反馈机制：蚂蚁在路径上释放的信息素会吸引更多蚂蚁选择该路径，形成正反馈机制，有助于找到最优解。
3. 多路径搜索：蚁群算法允许多条路径同时搜索，提高了算法的搜索效率。
三、蚁群算法在路径寻优中的应用路径寻优是蚁群算法的一个重要应用领域，尤其是在交通物流、机器人路径规划等方面。
以下是蚁群算法在路径寻优中的具体应用：1. 交通物流路径优化：蚁群算法可以用于解决物流配送中的路径优化问题，通过模拟蚂蚁的觅食行为，找到最优的配送路径，提高物流效率。
2. 机器人路径规划：在机器人路径规划中，蚁群算法可以用于指导机器人从起点到终点的最优路径选择，实现机器人的自主导航。
3. 电力网络优化：蚁群算法还可以用于电力网络的路径优化，如输电线路的规划、配电网络的优化等。
四、蚁群算法的优势与挑战（一）优势1. 自组织性：蚁群算法具有自组织性，能够在无中央控制的情况下实现群体的协同寻优。
2. 鲁棒性强：蚁群算法对初始解的依赖性较小，具有较强的鲁棒性。
3. 适用于多约束问题：蚁群算法可以处理多种约束条件下的路径寻优问题。
（二）挑战1. 计算复杂度高：蚁群算法的计算复杂度较高，对于大规模问题可能需要较长的计算时间。
2. 参数设置问题：蚁群算法中的参数设置对算法性能有较大影响，如何合理设置参数是一个挑战。
群体智能算法在机器人路径规划中的应用
群体智能算法在机器人路径规划中的应用机器人已经成为现代工业的重要组成部分，它们可以完成许多重复性、危险或高精度任务。
在许多应用中，机器人需要遵循规定的路径移动，以达到特定的目标。
路径规划是机器人自主导航的核心技术之一，而群体智能算法在机器人路径规划中被广泛应用。
一、群体智能算法的基本原理群体智能算法是一种基于自然界中蚁群、鸟群等社群行为的仿生智能算法，具有分布式计算、自适应、免学习和并行处理等优点。
群体智能算法主要分为以下几类: 蚁群算法、粒子群算法、免疫算法、人工鱼群算法等，其中，蚁群算法和粒子群算法应用最为广泛。
二、群体智能算法在机器人路径规划中的应用机器人路径规划的目标是使机器人从起点到达终点，避免障碍物和最小化路径长度或时间。
群体智能算法可以很好地解决这个问题，因为它可以模拟自然界的社交集群行为，机器人在这样的行为模式下可以更好地融入环境。
1.蚁群算法在机器人路径规划中的应用蚁群算法是一种基于蚂蚁在搜索食物和建筑物时的智能行为的算法。
在蚁群算法中，蚂蚁会释放信息素来指导路径选择，较短路径上的信息素浓度较高，蚂蚁更倾向于沿着这条路径前进。
机器人遵循这种行为策略，可以找到一条最优的路径。
2.粒子群算法在机器人路径规划中的应用粒子群算法是受到鸟类飞行的启发而开发的一种算法。
在粒子群算法中，每个粒子都有自己的位置和速度，并按照一定规则进行移动和调整。
机器人可以作为粒子，遵循粒子的行为策略来寻找最优路径。
三、群体智能算法在机器人路径规划中的优势1.自适应性强群体智能算法具有自适应性强的特点，可以对不同的环境和任务进行适应性调整。
2.全局搜索能力强与传统的单个算法相比，群体智能算法在全局搜索方面具有很大优势。
因为群体智能算法在搜索过程中考虑到了多个机器人之间的交互，可以更好地寻找到全局最优解。
3.鲁棒性强群体智能算法具有鲁棒性强的特点，可以应对复杂的环境和任务，在实际应用中具有很高的可靠性和稳定性。
基于蚁群算法的路径规划
基于蚁群算法的路径规划路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到一条最优路径使得在特定条件下完成其中一种任务或达到目标。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物路径的启发式算法，已经广泛应用于路径规划领域。
本文将详细介绍基于蚁群算法的路径规划的原理、方法和应用，旨在帮助读者深入理解该领域。
1.蚁群算法原理蚁群算法的灵感源自蚂蚁在寻找食物过程中携带信息以及通过信息交流来引导其他蚂蚁找到食物的群体行为。
算法的基本原理如下：1）路径选择方式：蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发信息进行路径选择，信息素浓度高的路径和距离短的路径更容易被选择。
2）信息素更新方式：蚂蚁在路径上释放信息素，并通过信息素挥发过程和信息素增强机制来更新路径上的信息素浓度。
3）路径优化机制：较短路径上释放的信息素浓度较高，经过多次迭代后，社会积累的信息素会指引蚂蚁群体更快地找到最优路径。
4）局部和全局：蚂蚁在选择路径时，既有局部的能力，也有全局的能力，这使得算法既能收敛到局部最优解，又能跳出局部最优解继续探索新的路径。
2.蚁群算法步骤1）定义问题：明确起点、终点以及路径上的条件、约束等。
2）初始化信息素与距离矩阵：设置初始信息素值和距离矩阵。
3）蚂蚁移动：每只蚂蚁根据信息素浓度和距离的启发选择下一个节点，直到到达终点。
4）信息素更新：蚂蚁根据路径上释放的信息素更新信息素矩阵。
5）迭代：不断重复蚂蚁移动和信息素更新过程，直到满足停止条件为止。
6）输出最优路径：根据迭代结果输出最优路径。
3.蚁群算法应用1）TSP问题：旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）是蚁群算法应用的典型问题之一、该问题是在给定一组城市以及它们之间的距离，求解一条经过每个城市一次且最短的路径。
蚁群算法通过模拟蚂蚁在城市之间的移动来求解该问题，并能够较快地找到接近最优解的路径。
2）无人机路径规划：无人机路径规划是指在给定起点和终点的情况下，找到无人机的最优飞行路径。
matlab-蚁群算法-机器人路径优化问题
matlab-蚁群算法-机器人路径优化问题4.1问题描述移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。
它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。
机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。
4.2算法理论蚁群算法（AntColonyAlgorithm，ACA），最初是由意大利学者DorigoM.博士于1991年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。
该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。
但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。
Dorigo提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。
次年Dorigo博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。
Stützle与Hoo给出了最大-最小蚂蚁系统（MA某-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。
蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。
蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。
这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。
经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。
基于蚁群算法的路径规划研究
基于蚁群算法的路径规划研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，各种智能算法也呈现多样化和广泛性，其中蚁群算法是一种基于自然现象的群体智能算法，具有很好的鲁棒性、适应性和通用性，在路径规划领域得到了广泛的研究和应用。
一、蚁群算法简介蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种基于群体智能的优化算法，模拟了蚂蚁的觅食行为，通过“觅食-回家-释放信息”的三个过程实现路径规划的优化，具有自适应性和强鲁棒性。
蚁群算法是一种全局搜索的算法，能够在多个复杂的条件下找到最优解。
蚁群算法的主要特点有以下五点：1. 信息素的引导。
在路径搜索过程中，蚂蚁根据信息素的浓度选择路径，信息素浓度高的路径被更多的蚂蚁选择，信息素浓度低的路径则会逐渐被遗弃，从而保证了路径的收敛性和优化性。
2. 分散探索和集中更新。
蚂蚁在搜索过程中会自发地进行分散探索和集中更新，同时保证了全局搜索和局部搜索的平衡性。
3. 自适应性。
蚁群算法能够根据搜索条件自适应地调整搜索策略，从而更好地适应复杂的环境变化。
4. 并行性。
蚁群算法的搜索过程可以并行进行，充分利用计算机的并行计算能力，在效率和速度上有很大的优势。
5. 通用性。
蚁群算法不仅可以用于路径规划，在组合优化、图论等领域也有广泛的应用。
二、蚁群算法在路径规划中的应用蚁群算法在路径规划中的应用可以分为两种类型：单一目标路径规划和多目标路径规划。
1. 单一目标路径规划。
单一目标路径规划是指在一个起点和终点之间，寻找一条最短的路径或耗时最少的路径。
蚁群算法在单一目标路径规划中的应用最为广泛，在典型应用中包括迷宫求解、地图导航、自动驾驶等。
以地图导航为例，地图导航需要考虑注重路径的最短距离和最短时间两个方面。
蚁群算法可以根据具体的需求，通过选择较小的权值系数来优化路径规划的结果。
在蚁群算法的搜索过程中，由于每只蚂蚁选择路径的过程都受到信息素强度的影响，因此在搜索的过程中，每只蚂蚁都有相应的机会选择最短距离或最短时间路径，并以此更新信息素，最终找到最优的路径。
蚁群算法在路径规划与优化中的应用
蚁群算法在路径规划与优化中的应用第一章：引言在现实生活中，路径规划和优化一直是一个重要且具有挑战性的问题。
无论是城市道路的交通拥堵还是物流配送中心的最优路径选择，路径规划和优化能帮助我们节约时间和资源。
近年来，蚁群算法作为一种基于自然现象的模拟优化方法，已经被广泛应用于路径规划和优化问题中。
本文将重点介绍蚁群算法的原理和应用，以及其在路径规划与优化中的作用。
第二章：蚁群算法原理蚁群算法是由Marco Dorigo等人于1992年提出的一种模拟蚂蚁觅食行为的计算方法。
蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为规律，其中包括信息素释放和信息素挥发等行为。
蚂蚁通过释放信息素，与其他蚂蚁进行信息交流，并根据信息素浓度来选择路径。
信息素会随着时间的推移而挥发，从而不断影响蚂蚁的行为选择。
通过这种方式，蚁群算法能够找到一条较优的路径。
蚁群算法的原理类似于人类社会中的群体智慧，即通过合作与信息交流来寻找最优解。
第三章：蚁群算法在路径规划中的应用蚁群算法在路径规划中的应用主要包括：城市道路交通规划、无人车路径规划和物流配送路径规划等。
例如，在城市道路交通规划中，蚁群算法可以帮助确定最佳的路网连接方式，以及解决交通拥堵问题。
在无人车路径规划中，蚁群算法可以根据交通流量和道路状况等因素，选择合适的行驶路径。
在物流配送路径规划中，蚁群算法可以帮助确定最优的配送路线，以减少成本和提高效率。
第四章：蚁群算法在路径优化中的应用蚁群算法在路径优化中的应用主要包括：路线优化、资源调度和路径搜索等。
例如，在路线优化中，蚁群算法可以帮助优化货车的行驶路线，以减少行驶距离和时间成本。
在资源调度中，蚁群算法可以帮助优化人员的分配和任务调度，以提高工作效率和资源利用率。
在路径搜索中，蚁群算法可以帮助找到最短路径或者最优解，以满足用户需求。
第五章：蚁群算法的优缺点蚁群算法作为一种模拟生物行为的优化算法，具有一些优点和缺点。
其优点包括：能够寻找复杂问题的较优解、容易实现和灵活性强。
蚂蚁群算法在路径规划中的应用
蚂蚁群算法在路径规划中的应用近年来，随着人工智能技术的发展，蚁群算法作为一种仿生优化算法，在各个领域中得到了广泛应用。
其中，蚂蚁群算法在路径规划中的应用备受关注。
本文将探讨蚂蚁群算法的原理、特点以及在路径规划中的实际应用案例。
蚂蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而提出的一种集体智能优化算法。
其基本原理是蚂蚁通过释放信息素的方式与其他蚂蚁进行通信，从而寻找到最优路径。
蚂蚁群算法的核心思想是通过模拟蚁群中蚂蚁的行为来求解问题，蚂蚁在路径选择时根据当前路径上释放的信息素浓度来做出决策，高浓度的信息素吸引更多的蚂蚁选择该路径，进而增加信息素浓度。
通过不断的迭代，蚂蚁群算法能够找到最优路径。
蚂蚁群算法具有一些独特的特点。
首先，蚂蚁群算法是一种自组织的算法，不需要全局知识，而是通过局部信息来实现全局最优。
其次，蚂蚁群算法具有强适应性和容错性，即使在动态环境下，也能够快速适应并找到新的最优解。
此外，蚂蚁群算法具有较强的鲁棒性，能够应对复杂问题，同时算法的运行效率也相对较高。
蚂蚁群算法在路径规划中得到了广泛应用。
以城市交通路径规划为例，蚂蚁群算法能够在众多路径中找到最短的路径，并且能够考虑交通流量等实际情况。
在实际应用中，可以用蚂蚁群算法来模拟城市中的蚂蚁行为，通过释放信息素的方式来引导蚂蚁选择路径。
通过迭代计算，最终可以得到最优路径。
蚂蚁群算法在路径规划中的应用不仅能够提高交通效率，还能够减少交通拥堵和能源消耗，对城市发展有着积极的作用。
除了在城市交通路径规划中的应用，蚂蚁群算法还可以应用于其他领域的路径规划问题。
例如，在无线传感器网络中，通过蚂蚁群算法可以找到传感器节点之间的最短路径，从而提高传感器网络的能量利用率和数据传输效率。
此外，蚂蚁群算法还可以应用于物流配送路径规划、航空航天飞行路径规划等领域，取得了一定的研究成果。
综上所述，蚂蚁群算法作为一种集体智能优化算法，在路径规划中具有广泛的应用前景。
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法
基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法移动机器人路径规划是指在给定环境中，通过合理的路径选择机制，使机器人能够从起始位置达到目标位置。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种仿生优化算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为来解决组合优化问题。
本文将基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法进行讨论。
首先，基本蚁群算法可以描述为：蚂蚁在过程中通过释放信息素来引导其他蚂蚁选择路径，蚂蚁选择路径的概率与路径上的信息素浓度有关。
因此，移动机器人路径规划可以将环境建模为一个图，图中的节点代表机器人可以经过的位置，边表示节点之间的连接关系，边上的信息素浓度表示该路径的选择概率。
然而，基本蚁群算法存在一些问题，如易陷入局部最优解、收敛速度慢等。
为了改进蚁群算法的性能，可以采取以下措施：1.引入启发式信息：在传统蚁群算法中，蚂蚁只通过信息素来选择路径，而没有考虑其他启发信息。
可以通过引入启发式信息，比如节点之间的距离、节点的拥挤程度等，来辅助蚂蚁选择路径。
启发式信息可以通过转化为边上的信息素浓度来体现，从而在路径选择过程中起到指导作用。
2.动态调整参数：传统蚁群算法中的参数，如信息素的挥发系数、信息素的增加量等，通常是固定的。
在移动机器人路径规划中，可以根据进程的需要，动态调整这些参数。
比如，可以根据过程中的信息素浓度变化情况来动态调整信息素的挥发系数，增强的全局性。
3.禁忌表策略：禁忌表策略是一种记忆性策略，通过记录已经过的路径信息，来避免蚂蚁陷入重复的情况。
在移动机器人路径规划中，可以采用禁忌表策略来记录已经探索过的路径，从而防止机器人陷入循环过程。
4.并行化计算：蚁群算法的过程涉及到大量的迭代计算，这些计算可以通过并行化来加速。
在移动机器人路径规划中，可以将蚁群算法的计算过程进行并行化处理，通过多个计算节点同时进行并交换信息，从而提高效率。
综上所述，基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划方法可以引入启发式信息、动态调整参数、禁忌表策略和并行化计算来提高规划算法的性能。
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图3.1蚁群系统流程图
3.2机器人工作环境建模
环境模型的建立是机器人路径规划非常重要的一个环节。机器人的实际工作环境是一个现实的物理空间,而路径规划算法所处理的空间是环境的抽象空间。环境建模就是实现物理空间到抽象空间的一个映射。
我们通常利用栅格法建立环境模型，模拟机器人工作的实际工作空间。采用栅格表示机器人工作的环境地图,在处理障碍物边界时,可避免复杂的计算。在栅格法的应用中,栅格粒度的划分非常关键:栅格粒度越小,障碍物的表示会越精确,但同时会占用大量的存储空间,算法的搜索范围会按指数增加;栅格粒度太大,规划出的路径会很不精确。如图3.2，为截取的部分栅格环境，灰色栅格为障碍格，其它栅格为自由格
（1）近期对蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用研究还处于初期探索阶段,研究重点主要集中在算法模型的建立与实例仿真方面,而对于算法的理论分析、与其他算法结合等方面的研究较少;
（2）近期对蚁群算法在移动机器人路径规划的研究主要集中于静态环境下的路径规划研究,而对动态环境下的路径规划研究相对较少。
[1]范路桥，姚锡凡，卞青青，蒋梁中.蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用[J].微计算机信息，2008，24：08-02.
“蚁量系统”(Ant-Quantity)模型
第k只蚂蚁在t和t+1之间走过 (2-5)
“蚁密系统”(Ant-Density)模型
第k只蚂蚁在t和t+1之间走过 (2-6)
从上边各公式可以看出三种模型的主要区别是：“蚁量系统”和“蚁密系统”中，信息素是在蚂蚁完成一步后更新的，即采用的是局部信息；而在“蚁周系统”中路径中信息素是在蚂蚁完成一个循环后更新的，即应用的是整体信息。在一系列标准测试问题上运行的实验表明，“蚁周系统”算法的性能优于其他两种算法。因此，对蚂蚁系统的研究正朝着更好地了解“蚁周系统”特征的方向发展。
由于信息素更新策略有所不同，学者Dorigo M研究发现了三种不同的基本蚁群算法模型，分别记为“蚁周系统”(Ant-Cycle)模型、“蚁量系统”(Ant-Quantity)模型及“蚁密系统”(Ant-Density)模型，三种模型求解 方式存在不同。
“蚁周系统”(Ant-Cycle)模型
第k只蚂蚁走过 (2-4)
图1.1初始状态蚂蚁随机挑选路径寻找食物
图1.2经过一段时间后蚂蚁成功避开障碍物找到一条合适路径
蚂蚁 在运动过程中，运动转移的方向由各条路径上的信息量浓度决定。为方便记录可用 来记录第k只蚂蚁当前已走过的所有节点，这里可以称存放节点的表为禁忌表；这个存放节点的集合会随着蚂蚁的运动动态的调整。在算法的搜索过程中，蚂蚁会智能地选择下一步所要走的路径。
图3.2栅格图
虽然优化蚁群算法的研究才刚刚起步，但这些初步研究已显示出了蚁群优化算法在求解复杂优化问题（特别是离散优化问题）方面的优越性，证明它是一种很有发展前景的方法。但是必须指出的，蚁群优化算法是一种概率算法，从数学上对它们的正确性和可靠性的证明还是比较困难的。其在移动机器人路径规划中的应用还有很多富有挑战性的课题亟待解决。主要体现在以下几方面:
[6]R.西格沃特，I.R.诺巴克什等[著]，李人厚，宋青松[译].自主移动机器人导论[M].西安交通大学出版社，2013-05.
[7]孟艳，金耀初[著]，杨文明[译]，仿生自组织机器人系统[M].北京理工大学出版社，2014-05.
由于机器人路径规划与蚁群觅食行为有着天然的联系,本文将蚁群算法引入到机器人路径规划领域中，通过蚁群算法对移动机器人的路径进行规划验证。
研究发现,蚂蚁寻找食物时,它们总能找到一条从巢穴到食物之间的最优路径，这是因为蚂蚁在寻找路径时，会在路径上释放出一种特殊的信息素(Pheromone).当它们碰到一个还没有走过的路口时,就随机挑选一条路径前行.与此同时释放出与路径长度有关的信息素.路径越长,释放的信息素浓度就越低.当后来的蚂蚁再次碰到这个路口的时候,选择信息素浓度较高路径的概率相对较大.最优路径上的信息素浓度越来越大,而其它路径上信息素浓度却会随着时间的流逝而消减.不仅如此,蚂蚁还能够适应环境的变化,当蚁群运动路线上突然出现障碍物时,蚂蚁能够很快地重新找到一条最优路径.我们根据这一特性做的仿真效果图如下，图中H代表蚁穴，F代表食物，+为未寻找到食物的蚂蚁， 为已找到食物的蚂蚁，蚁群从开始寻找食物，到寻得一条最优路径的过程如图1.1、1.2所示.
[2]杜利峰，牛永洁.蚁群算法在MATLAB中的实现[J].信息技术，2011，06: 115-118.
[3]张银铃，牛小梅.蚁群算法在移动机器人路径规划中的仿真研究[J].计算机仿真，2011，06:231-234.
[4]李士勇等.蚁群算法及其应用[M].哈尔滨工业大学出版社，2004-09.
[5]周海滨.蚁群算法原理及其应用：theory and applications[M].科学出版社, 2005-12.
关键词:蚁群算法,移动机器人，路径规划,栅格
The path planning for mobile robots is one of the core contents of the filed of robotics research with complex,restrictive and nonlinear characteristics.The ant colony algorithm (ACA)is a new bionics optimization algorithm developed in the past decade,it shows excellent performance and great potential for development when solving many complex problems.This thesis mainly studies global path planning for mobile robots based on ACA in static environment.Grid method is used to establish the environment model and some modifications are made to accommodate ACA to path planning in grid-based environment.These modifications include:using the proportional rule instead of the random proportional rule to choose path;limiting the scope of the next grid allowed to be chosen by the ants;redefining the heuristic function;Using the roulette to choose the next grid for the ants.
蚁群算法及其在移动机器人路径规划中的应用
移动机器人路径规划是机器人研究领域的核心内容之一,具有复杂性、约束性和非线性等特点。蚁群算法(ACA)是最近十几年发展起来的仿生优化算法,该算法在解决许多复杂问题方面已经展现出其优异的性能和巨大的发展潜力。本文主要研究静态环境下基于蚁群算法的移动机器人全局路径规划。采用栅格法建立环境模型,并利用做过改进的基本蚁群算法在栅格环境模型中进行路径规划,这些改进有:利用伪随机比例规则代替随机比例规则进行路径转移;限制了蚂蚁行至当前栅格时下一步允许选择的栅格范围;对启发函数进行了重新定义;让蚂蚁根据转移概率利用“轮盘赌”方法选择下一个栅格。
设m表示蚂蚁总数量，用 表示节点i和节点j之间的距离， 表示在t时刻 连线上的信息素浓度。在初始时刻，m只蚂蚁会被随机地放置，各路径上的初始信息素浓度是相同的。在t时刻，蚂蚁k从节点i转移到节点j的状态转移概率为
其中， 表示蚂蚁k下一步可以选择的所有节点，C为全部节点集合； 为信息启发式因子，在算法中代表轨迹相对重要程度，反映路径上的信息量对蚂蚁选择路径所起的影响程度，该值越大，蚂蚁间的协作性就越强； 可称为期望启发式因子，在算法中代表能见度的相对重要性。 是启发函数，在算法中表示由节点i转移到节点j的期望程度，通常可取 。在算法运行时每只蚂蚁将根据(2-1)式进行搜索前进。
Keywords:ACA,mobile robots,pa机器人学已经取得了伟大的成功。机器人手臂或机械手在装配线中也发挥了越来越重要的作用。但是，所有这些成功的应用，商用机器人都存在着一个根本的缺点：缺乏机动性。相反移动机器人可以行走整个车间，灵活地在它最有效的地方施展它的才能。其中亚马逊物流机器人已经成功地在物流方面得到了应用，所以移动机器人的研究存在着必要性与可行性。
在蚂蚁运动过程中，为了避免在路上残留过多的信息素而使启发信息被淹没，在每只蚂蚁遍历完成后，要对残留信息进行更新处理。由此，在t+n时刻,路径(i,j)上信息调整如下
(2-2)
(2-3)
在式中，常数 表示信息素挥发因子,表示路径上信息量的损耗程度, 的大小关系到算法的全局搜索能力和收敛速度，则可用 代表信息素残留因子, 表示一次寻找结束后路径(i,j)的信息素增量。在初始时刻 , 表示第k只蚂蚁在本次遍历结束后路径(i,j)的信息素。